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基于人类注意机制的微表情检测方法 作者： 李婧婷 1 东子朝 1 刘烨 1,2 王甦菁 1,2 庄东哲 3 作者单位： 1. 中国科学院行为科学重点实验室, 北京 100101 2. 中国科学院大学心理学系, 北京 100039 3. 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室, 北京 100038 提交时间： 2023-03-28 摘要: 微表情是一种持续时间极短、不易被察觉的面部动作, 揭示了个体的真实情绪, 可以被广泛地应用于谎言识别等领域。而微表情检测的研究受到小样本问题的限制。针对该问题, 本文结合计算机视觉技术与认知心理学实验方法进行探索。首先, 结合眼动技术和呈现-判断范式与阈下情绪启动效应的行为实验范式, 考察微表情识别中选择注意分配的认知机制, 细化人类识别微表情时的特征兴趣区域。其次, 结合人类注意机制, 提出基于自监督学习的多模态微表情检测方法。通过理论和关键技术的突破, 为真实场景下微表情检测的应用奠定基础。 Abstract: Micro-expressions are facial movements that are extremely short and not easily perceived, often generated under high pressure. Micro-expressions can reveal the individual's hidden real emotions and are important non-verbal communication clues, widely used in lies detection and other fields. Due to the difficulty of eliciting, collecting, and labeling micro-expression samples, micro-expression-related research becomes a typical small-sample-size (SSS) problem. In order to enlighten the application of micro-expression analysis technology in complex real-life scenarios such as national security and clinical consultation, this study focuses on the SSS problem and proposes a micro-expression spotting method based on human attention mechanism with multi-branching self-supervised learning through the intersection of computer and psychology. First, this study conducts an exploration related to attentional resources based on the cognitive mechanisms of psychological micro-expressions. A behavioral-experimental paradigm combining eye-movement techniques and a presentation-judgment paradigm with subthreshold emotion priming effects was used to examine the cognitive mechanisms of selective attention allocation in micro-expression recognition and to refine the distinct regions of interest in human recognition of micro-expressions. Thus, the model is effectively and directly enabled to acquire important micro-expression features from the input information. Then the relevant attention modules are further generated from multi-dimensions (time domain, spatial domain, and channel domain) by the deep learning network to improve the performance of the network in extracting micro-expression features with the limited sample size. Second, this study proposes a multi-branching self-supervised learning method based on the human attention mechanism for micro-expression spotting. Training in many unlabeled video samples for the pre-text tasks enables the model to extract features from regions of interest of micro-expressions, including structural and detail features and video dynamic change patterns. Thus, the limitation caused by the SSS problem could be avoided. Finally, the current data released for micro-expressions are video samples and do not include the corresponding depth information. This study will carry out a depth information-based micro-expression spotting method based on the first micro-expression database that includes image depth information being created by our research team. It enables self-supervised learning to learn the corresponding action patterns from the geometric information of the scene. This research will achieve theoretical and technological breakthroughs in the field of automatic micro-expression spotting, improve the accuracy and reliability, and lay the foundation for the application of micro-expression spotting in realistic and complex scenarios. Second, it can achieve the data augmentation of micro-expression samples by mining micro-expression clips in unlabeled videos. Thus, the micro-expression small sample problem could be solved, and the performance improvement of traditional supervised micro-expression spotting methods could be improved. 微表情检测 小样本问题 人类注意机制 自监督学习 深度信息 期刊： 心理科学进展 分类： 心理学 >> 社会心理学 引用： ChinaXiv:202303.09790 (或此版本 ChinaXiv:202303.09790V1 ) DOI:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09790.V1 推荐引用方式： 李婧婷,东子朝,刘烨,王甦菁,庄东哲.(2023).基于人类注意机制的微表情检测方法.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 版本历史 [V1] 2023-03-28 00:13:43 ChinaXiv:202303.09790V1 下载全文

（修罗场+病娇+多女主+强制爱） 林默指尖抚过天劫法袍，满脑子都是三日后飞升，没察觉身后七道目光 —— 那目光里藏着锁链、迷药、禁阵，却因他大乘期的修为，只能死死按捺着疯狂。 七位绝色弟子从不敢造次。他挥袖间能碎山裂石，她们便只敢在他炼丹时递上掺了料的水，在他练剑时用阵法悄悄圈住闲杂人等，把 “想锁他” 的念头咬碎在齿间。 “师尊，成仙多冷啊。” 她们垂眸时温顺得像猫，眼底却藏着利爪，“留下来，我们会好好‘疼’你的。” 他望着仙界推演术法，对三日后的天劫只当寻常考验，怎知天雷竟会撕碎他的仙骨。当他瘫在废墟里咳着血，感受不到一丝法力时，身后传来细碎的、压抑许久的病娇笑声 —— “师尊，现在跑不了啦。” “你的法力没了呢……” “终于能把你锁起来了呀。” 她们眼里的疯狂再也藏不住，只想着把他拽进各自的地盘，让他的呼吸、他的目光，从此只属于自己。曾经高高在上的师尊，如今成了她们谁也不肯放手的物件，一场关于独占的撕扯，才刚刚开始。

纽约时报》说国王陈是上个世纪九十年代到现在为止三十年里最伟大的娱乐之王，而《淡然如水》则说，KING CHAN是从有娱乐业这一行开始，最伟大的王，他完全的统治了整个行业，他的任何决定都能够影响着这个行业的发展，甚至是存在。 国王，KING，这是越来越多的人对陈金的称呼，那个KING的英文字母不再是单单的英文字母，他越来越代表着一个尊贵的称号，就连大英字典也终于把KING这个英文字母的注释加上了陈金这样一个名字。 三次登上时代周刊的年度封面人物，拿到过超过一百一十六个的奥斯卡金像奖，一百八十三个格莱美大奖，获得美国自由勋章，港岛大紫荆勋章，法国大十字勋章等多个国家和王室颁发的最高等级勋章三十一枚，富可敌国，对全球的权力格局有着深切影响的国王陈，三十年的岁月里，已经完成了他的登基仪式，建立了属于他自己的王国。 现在，让我们来详细的了解一下他的王国疆域： 音乐世界：国王陈是通过歌唱比赛出道的，之后，也是通过他在音乐方面的才华大红大紫，至今为止，他在全世界发行过的各种音乐唱片高达十亿张，演唱会一千二百多场，相关的经济效益超过一千亿美金，同时，他的音乐在全世界获得过的大大小小音乐奖项超过一千个，其中格莱美奖一百八十三座。 现在，甚至有人说，只要他发片，不管是什么风格的，他必定拿奖，很简单，他已经成了全世界公认的歌神，他的音乐已经完美，但是，就是在今年的三月，国王陈却宣布他会出席各种颁奖典礼，却不再领取任何奖项了，他的说法是给年轻人更多的机会，不过，音评人一致认为，他应该是厌倦了那一切，他是个真正纯粹的音乐人，他最喜欢的就是做出最好的作品来和乐迷们分享。

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【硝烟起时银枪寒，少年只手定江山】 建安六年冬，雪掩常山。 当贼寇的铁蹄踏碎村口冰凌，穿越者童锋攥紧了童家枪谱。 绑定争霸系统的刹那，他看见赵云头顶跳动的"龙胆值99"——这位史书盛赞的完美将军，此刻正被自己拽着衣角喊"师兄"。 无冷却的兑换界面在视网膜闪烁，成就点化作八千石粮草。 黑山军张燕不会想到，那个憨笑着递麦饼的邻家少年，早把郭嘉的平贼策塞进他副将的衣襟。 当张绣的北地枪王遇见童家枪阵，乱世棋局终现执棋人。 （不要跟正史对比哦，就是架空的三国）

（末世+重生+空间异能+囤物资+杀伐果断不圣母+建立势力） “陈先生，您订购的一百份炸鸡全家桶送到了。” “陈先生，您预订的一百份烤鸭送到了。” “陈总，您订购的一万吨猪肉到了。” 被称为虚空君王的陈洛，靠着无人能比的苟之能力，熬死了所有幸存者，全世界除了怪物再无人类。 活着没有意思的陈洛找了坑把自己埋了。 不是活不下去，是陈洛不想活了。 醒了之后，陈洛惊讶的发现，自己重生回到了末世的一个月前，上辈子开辟的异能空间也跟随而来。 没说的，先囤十亿物资再说。 囤这么多干啥？陈洛表示这辈子想换个玩法，自己建个聚集地，当个老大玩玩，看能不能通关了这末日。